QMT介绍

行情源选择

用户可在行情源选择中添加所需使用的行情源
通信设置行情选择界面
行情选择:行情选择中包括行情主站和交易中心。行情主站指行情界面的行 情来源,交易中心指交易界面盘口的行情来源。 行情选择支持自动更新,自动更换服务器,断线弹出窗口,自动隐藏四种。 自动更新:自动更新行情。
自动更换服务器:某一行情源断开后,不会重新连接,会寻找下一个可用行 情源。断线弹出窗口:某一行情源断开后,自动弹出行情源设置窗口。 自动隐藏:“断线弹出窗口”开启后生效,断线并重连成功后,行情源设置 窗口自动隐藏。

功能模块总述

QMT 极速策略交易系统涵盖三大功能板块:我的板块,行情板块和交易 板块。
我的板块
我的板块主页界面: 主要包括大盘指数、自选股、热门板块、策略列表、 用户信息、账户信息和运行中交易 7 个模块。
模型研究:主要提供技术指标和自定义策略模型指标的研究、编辑和回测。
模型交易:添加的模型策略,可选择模拟盘或实盘运行。
模型运行过程中, 会有相应的模型交易信号,输出日志,持仓,委托和成交产生。
行情板块
模型:模型中指标包括搜索框、技术指标、组合模型、我的策略和系统策略, 指标建模支持 VBA 和 Python 两种语言。
技术指标包括:PYTHON 模型指标、摆动指标、财务指标、常用模板、超买 超卖指标、成交量指标、反趋向指标、基差指标、量价指标、能量指标、强弱指 标、趋向指标、压力支撑指标、特色指标、因子函数、择时策略示范等;
组合模型包括:模板(系统预置的多个组合模型的示例);
我的策略包括:常用策略以及系统预置的回测示例(如:交易实时主推示例、 机器学习回测示例、指数增强回测示例等);
系统策略包括:网格策略、尾盘闲置资金自动逆回购、期权网络。
板块:板块用于行情报价,包括我的、沪深板块,沪市板块,深市板块,期 货板块,期权板块,指数板块,自定义指数板块,持仓板块,全球市场和扩展数 据。
扩展数据:包括多因子库如成长因子、债务因子、价值因子、估值因子、量 价因子、barra 因子等扩展数据。
交易板块

### QMT 教程与使用指南 迅投QMT是一款专注于量化交易的极速策略交易平台,提供了丰富的功能来帮助用户实现高效的交易策略开发。以下是关于QMT的相关教程和使用指南的内容总结: #### 一、基础入门 对于初学者来说,了解如何开通账户并接入QMT是非常重要的一步。一些券商支持QMT的接入服务,用户可以通过这些渠道申请账号[^2]。如果遇到具体问题或者不确定哪些券商提供此类服务,可以直接咨询相关客户经理获取进一步的帮助。 #### 二、官方手册下载 为了更系统地学习QMT的功能模块以及操作流程,《迅投QMT使用手册V1.0》是一个非常有价值的参考资料。该手册详细介绍了软件的各项特性及实际应用场景,并附带了具体的实例说明[^1]。可以从指定链接处免费获取这份文档,从而更好地熟悉整个系统的架构与运作方式。 #### 三、Python编程支持 针对希望通过Python语言来进行复杂逻辑编写的需求方而言,“迅投QMT极速策略交易系统 - 模型资料_Python”无疑是一套不可或缺的学习材料。这套资料不仅涵盖了基础知识讲解还涉及到了高级技巧分享等内容,旨在让使用者充分掌握利用Python完成各类定制化需求的能力[^3]。 ```python import pandas as pd from datetime import date, timedelta # 示例代码片段展示如何加载历史行情数据 def load_historical_data(symbol='AAPL', start_date=None, end_date=date.today()): if not start_date: start_date = (end_date - timedelta(days=365)).strftime('%Y-%m-%d') df = pd.read_csv(f'data/{symbol}.csv') # 假设存在本地CSV文件夹路径名为"data" filtered_df = df[(df['Date'] >= start_date) & (df['Date'] <= str(end_date))] return filtered_df.set_index('Date') example_stock_data = load_historical_data() print(example_stock_data.head()) ``` 上述示例展示了如何读取股票的历史价格记录以便后续分析处理;当然,在真实环境中还需要考虑更多因素比如API接口调用限制等问题。 #### 四、技术指标计算工具推荐 除了内置函数外,还可以借助第三方开源库如`pandas-ta`扩展自己的分析能力范围。这个插件允许我们轻松添加超过一百种常用的技术指标到Pandas DataFrame对象当中去[^4]。下面简单列举几个常见的例子供参考: - 移动平均线(MA): `ta.sma(close_prices)` - 相对强弱指数(RSI): `ta.rsi(close_prices)` 以上便是围绕着QMT展开的一些主要方面介绍,希望能够对你有所帮助!
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